自動目標識別與機動目標建模及跟蹤方法研究

楊曉偉，趙海軍

(西安艾索信息技術有限公司，陜西 西安 710065)

自動目標識別與機動目標建模及跟蹤方法研究

楊曉偉，趙海軍

(西安艾索信息技術有限公司，陜西 西安 710065)

在復雜環境下對目標進行有效地識別和跟蹤是比較困難，僅依靠一種或幾種識別手段難以達到目的。文中針對當前目標自動識別、機動目標建模和機動目標跟蹤技術所采用的算法進行了總結，并分析了各種算法的優缺點，指出了每種算法適用的場合。分析結果為實際應用中的算法選擇提供了理論依據。

自動目標識別；機動目標建模；機動目標跟蹤

AbstractIt is difficult to recognize and track targets effectively in complex environment. It is difficult to achieve the goal only by means of one or more identification methods. In this paper, the algorithms used for automatic target recognition, maneuvering target modeling and maneuvering target tracking are summarized. The advantages and disadvantages of various algorithms are analyzed, and the applicable circumstances of each algorithm are pointed out. The analysis results provide a theoretical basis for the selection of algorithms in practical applications.

Keywordsautomatic target recognition；maneuvering target modeling；maneuvering target tracking

1 自動目標識別

自動目標識別(Automatic Target Recognition，ATR)技術是精確制導和精確跟蹤的基礎。由于目標所處場景的復雜性，以及目標本身可能發生的姿態變換、缺損、模糊和遮擋，使得ATR技術是一個復雜的過程?？傊?，一個ATR系統應該具有在復雜背景以及各種天氣情況下檢測、分類、識別目標的能力[1-2]，這樣才能有針對性地對目標進行持續的跟蹤。目前ATR技術方法主要有以下5種：

(1)經典的統計模式識別方法。該方法主要是利用目標特性的統計分布，依靠目標識別系統的大量訓練和基于模式空間距離度量的特征匹配分類技術，可在較窄的場景定義域內獲得較有效的識別。該方法是早期使用的方法，僅在很窄的場景定義域內，且在目標圖像和周圍背景變化不大的情況下才比較有效，難以解決姿態變化、目標污損變模糊、目標部分被遮蔽等問題；

(2)基于知識的自動目標識別方法?！?br>